I denne rapporten oppsummerer vi resultatene fra en analyse av konkurransevirkninger av dagens konsesjons- (løyve-) praksis der fylkesmyndigheten tildeler taxisentralene innenfor ett og samme løyveområde ulike antall løyver. Spesifikt tar vi utgangspunkt i Bergens taxi marked med en stor sentral, den opprinnelige Bergen Taxi, en mellomstor Norgestaxi og 2 mindre sentraler målt i antall løyver*. I tillegg gir vi en kort gjennomgang av litteratur om regulering av taximarkeder internasjonalt.
Konkurransen påvirkes på to måter av forskjeller i antall løyver tilknyttet sentralene. For det første antar vi at kundene foretrekker kort ventetid eller god tilgjengelighet på drosjer.
En sentral med flere tilknyttede drosjeløyver vil i gjennomsnitt ha biler i kortere avstand fra en kunde og vil dermed tilby kortere ventetid. For det andre vil drosjer tilknyttet den større sentralen ventelig ha mindre dødtid uten passasjer i et marked hvor en betydelig del av kundene bestiller per telefon. Dette fordi den store sentralen vil bli foretrukket av flest kunder gitt vår første antagelse og forutsatt at telefonhenvendelser besvares minst like raskt av den store som de mindre sentralene. Ut fra disse forutsetningene om kundenes valg vil større sentraler dessuten konkurrere bedre om løyveinnehaverne eller drosjeeierne.
Gjennom en kundeundersøkelse gjennomført i Bergensmarkedet i 2010 (Kolesnyk og Mengshoel, 2011) søker vi svar på om kundene vektlegger kort ventetid når de velger fremgangsmåte for å finne drosje slik at de favorisering den store sentralen. Det vil være en avveining mellom stordriftsfordeler som følge av kundenes valg og konkurranse i drosjemarkedet. Dersom styrken i stordriftsfordelen ikke avtar etterhvert som sentralen vokser, vil vi ende opp med ett selskap i markedet. I litteraturen konkluderes det med at stordriftsfordelene i sentraldrift uttømmes relativt raskt. (Bekken, 2007). Det gir mulighet for konkurrerende sentraler også i et mellomstort marked som Bergensmarkedet.
I en simuleringsmodell av forholdene i et stilisert Bergensk drosjemarked (Cai, 2011), anslår vi blant annet virkningen på arbeidsfordelingen mellom drosjesentralene når kundenes preferanser for ventetid endres.
Deler av drosjekjøringen legges ut på anbud. Dette skjer typisk for skolekjøring og kjøring med syke passasjerer. Vi simulerer også virkninger av løyveforskjeller mellom selskapene for deres mulighet til å oppfylle slike faste kontrakter. Derimot ser vi i dette prosjektet ikke på utforming av selve anbudsinnbydelsen.
Maksimalpriser gjelder ikke i Bergensmarkedet eller i de andre større norske drosjemarkedene. Prisreguleringen går dermed på takstutformingen og krav til oversiktlig prisinformasjon. Et eksempel er overgangen til parallelltakster som nylig ble gjennomført (Lovdata, 2010). Vi undersøker følgelig kundenes vektlegging av priser og prisforskjeller.
Opplegget for denne rapporten er følgende. I neste kapitel gjengir vi hovedpunktene fra kundeundersøkelsen som ble gjennomført i Bergensmarkedet i 2010. Den er detaljert beskrevet og gjennomgått i Kolesnyk og Mengshoel (2011). I tredje kapitel redegjør vi for egenskaper ved simuleringsmodellen og gjennomgår resultatene fra noen av simuleringene vi har gjennomført med modellen. Modellutvikling og alle simuleringer er detaljert rapportert i (Cai, 2011). Deretter presenterer vi i 4. kapitel teori for konkurranse i drosjemarkeder. Det er en populær versjon av Brunstad, Jörnsten og Strandenes (2012).
Her viser vi hvorfor full deregulering ikke gir priskonkurranse og viser hvorledes egenskaper ved sentralens funksjon i koblingen mellom ledig drosje og ny kunde virker inn. Det siste kapitel gir en kort oversikt over regulering i europeiske taximarkeder.
Foruten kundeundersøkelsen (Kolesnyk og Mengshoel, 2011) og simuleringene (Cai, 2011) er en utvidet versjon av simuleringsrapporten innlevert som masteroppgave ved NHH (Cai, 2012) . Masteroppgaven oppnådde meget god karakter i bedømmelsen.
Det teoretiske grunnlaget rapporteres i Brunstad, Jörnsten og Strandenes (2012). En tidlig versjon av dette paper ble presentert på Samfunnsøkonomenes Forskermøte på UMB 3-4 januar 2012. En revidert versjon av paperet er også antatt til presentasjon på NORdic workshop in Industrial Organization (NORIO VIII) i København 8-9 Juni 2012.
Bergen, 15. mai 2012
Rolf Jens Brunstad Kurt Jörnsten Siri Pettersen Strandenes
Formålet med kundeundersøkelsen var å kartlegge kunders bestillingsrutiner gjennom intervjuer av storkunder og privatkunder i Bergen.
Det ble gjennomført tre ulike intervjuundersøkelser, gateintervjuer av personkunder, internettintervjuer med medlemmer av Norges Handelshøyskoles alumnigruppe og telefonintervjuer med et utvalg bedrifter med storkundeavtale. På ulike steder i Bergen ble 84 privatpersoner intervjuet på gaten. Ytterligere 44 ble forespurt, men ønsket ikke delta. Intervjustedene var 8 transportterminaler, 2 sykehus og tre alminnelig folksomme steder. Internettundersøkelsen ble besvart av 54 personer. For å få 25 svar fra storkunder kontaktet intervjuerne 39 bedrifter. De 25 som deltok fordelte seg på 6 hoteller, 6 restauranter, 3 læresteder, 2 helseinstitusjoner og 8 andre bedrifter og organisasjoner. Personene som ble intervjuet var de personer i bedriften som bestilte taxi til kundene, ikke de som inngikk avtale med taxiselskapet.
Resultatene gjennomgås og forklares i Kolesnyk og Mengshoel (2011). Vi vil kun kort oppsummere den her, og henvise til rapporten for den mer detaljerte gjennomgang av opplegg og resultater av undersøkelsene.
Intervjuene ble gjennomført høsten 2010 ut fra ovenstående hypoteser.
___________________________________________________________
* I Kolesnyk og Mengshoel (2011) er hypotese 4 formulert inverst som en hypotese vi forventet å få avkreftet.
Resultatene viste at det for både storkunder og privatkunder er viktig at taxien kommer raskt. Da er det rimelig å anta at en stor andel foretrekker de største selskapene, da disse selskapene har et stort antall drosjer tilgjengelig.
For storkunder mente 40 % at størrelsen og antall drosjer i drift er viktig når de bestiller.
Derimot er det kun ca 10 % privatkunder som mener dette er viktig. Det kan her virke som at kundene ikke tenker over at de store selskapene har større sannsynlighet til å
På den andre siden viser markedstallene at kundene i overveiende grad velger å bestille taxi fra det største selskapet
.
Dermed handler flertallet som om størrelse er en viktig faktor slik at hypotese nr. 1 indirekte oppfylles.
Kundesvarene styrker hypotese 2 idet 64 % av storkundene vet hvilket selskap som er størst. På den annen side vet færre, nemlig 42 % prosent av privatkundene, hvilket som er det største selskapet.
Det var viktig å få kjennskap til om kundene er klar over hvilket selskap som er størst i Bergen. Totalt visste flertallet personkunder at Bergen Taxi er det største selskapet, men med noe under halvparten for de som ble intervjuet på gaten og noe over halvparten av medlemmene av NHH- alumni, slik det fremgår av figuren Privatkunder over.
Tilsvarende resultat fra storkundeintervjuene fremgår av nederste figur. Særlig hoteller og bedrifter kjente svaret, mens flertallet av restaurantene ikke var klar over hvilket selskap som har flest løyver i Bergen.
Med antagelse om at ventetiden gjennomsnittlig vil være kortere ved bestilling fra det største selskapet i regionen, er det også nødvendig å få innblikk i hvor viktig ventetid er ved valg av selskap. Intervjuobjektene ble derfor spurt om hva de vektlegger ved valg mellom taxiselskapene. Svarene fra de tre gruppene fremgår av figurene. Personkunder legger vekt på hvor raskt bilen kommer og at den kommer som avtalt, det vil si begge momenter som har med ventetid å gjøre, men hvor bare ”hvor raskt den kommer”
ventelig henger sammen med taxiselskapets størrelse.
For medlemmene i NHH-alumni kom imidlertid ”enkelt å bestille” og ”vane” foran
For storkundene er også punktlighet og ventetid sentralt ved valg av selskap. Men for disse er tidligere erfaring med selskapet viktigere enn vane og enkelthet. Også for storkundene betyr selskapets størrelse mindre i forhold til de andre alternativene i spørreskjemaet. Når de derimot ble spurt direkte om betydningen av størrelse på selskapene svarte dog 40 % at de anså det som viktig. (Kolesnyk og Mengshoel, 2011).
Pris er ikke med i listen over de valgte svaralternativene, noe som kan ha sammenheng med at den som bestiller ikke betaler reisen.
I hver av gruppene er det relativt få person som svarer på spørsmålene om taxi bruk. Dette gjør resultatene mindre sikre. På den annen side vektlegger alle gruppene ventetid og punktlighet betydelig høyere enn pris.
Hypotese 3 blir bekreftet idet 90 % av kunder som går til holdeplassene ikke er bevisst på selskapstilknytningen til taxien de tar. Dette til forskjell fra ved telefonbestilling.
Dagens ordning innebærer at de fleste tar den første bilen i drosjekøen på holdeplassene uavhengig av hvilket selskap drosjen er tilknyttet. Kunder som bestiller drosje per telefon velger derimot aktivt mellom selskapene. Gitt denne forskjellen er det av spesiell interesse å se svarene privat- og storkunder ga om hvordan de vanligvis går frem for å få
Få privatkunder nevnte at prisen var viktig og dermed styrkes hypotese 4. Vel så interessant er det at flere av privatkundene ikke visste at det var prisforskjeller mellom taxiselskapene.
Oppsummert indikerer kundeundersøkelsen at størrelsen er viktig for konkurransen, siden kunder vektlegger kort ventetid. Den lave vektleggingen av pris indikerer derimot at priskonkurranse ikke har særlig betydning, noe som kan følge av at prisstrukturen i næringen ikke er særlig gjennomsiktig.
Dette kapitlet gir et sammendrag på norsk av hovedrapporten om simuleringene i Cai (2011).
Vi benytter en simuleringsmodell som gir et stilisert bilde av Bergensmarkedet med utgangspunkt i situasjonen i oktober 2010. Hovedhensikten er å få større forståelse for hvilken betydning forskjell i antall tilknyttede løyver mellom Bergen Taxi og Norgestaxi har for kundenes valg når de ringer etter drosje. Kundeundersøkelsene viste at både privatkunder og storkunder er spesielt opptatt av ventetiden når de bestiller drosje. Jfr.
omtalen av kundeundersøkelsen ovenfor.
Simuleringsmodellen kobler kunden med den nærmeste drosjen. Modellen tar samtidig hensyn til at drosjer fra den største sentralen oftere vil være nærmest kunden. Videre er det lagt inn en svak preferanse for drosjer fra den største sentralen i den forstand at når avstanden til kunder er den samme for drosjer fra ulike sentraler velges bilen fra den største sentralen, dvs. Bergen Taxi.
Modellen har en geografisk dimensjon hvor drosjene fra hver av sentralene fordeles jevnt ut i markedsområdet, noe som innebærer at det er tettere mellom drosjer tilknyttet Bergen Taxi enn mellom bilene tilknyttet Norgestaxi. Fordelingen av bilene i markedet ved starten av simuleringene er dermed som i figuren. Kundene kommer til markedet slik at neste kunde kommer til hvert geografisk punkt med like stor sannsynlighet. Det er dermed ikke noe sentrum eller geografisk forskjell i kundetettheten i modellen.
Modellen benytter såkalt ”Manhattan distanse” for å finne avstanden fra kunden til nærmeste drosje. Det vil si at markedet er inndelt i ruter eller kvartaler og drosjene må kjøre korteste vei rundt kvartalene. Når turen er ferdig kjører drosjen tilbake til det stedet den var da den fikk turen.
Simuleringen starter ved at en ny kunde kommer inn i markedet. Dersom det er spesifisert at kunden har preferanse for én av taxisentralene tildeles kunden den nærmeste taxi fra denne sentralen, hvis ikke finner modellen den nærmeste taxi uavhengig av sentral. Den valgte bilen sendes til kunden og gjennomfører turen for deretter å kjøre tilbake til utgangspunktet før turen. Der venter taxien på tildeling av ny passasjer.
Vi lar simuleringsmodellen beregne tilpasningen i 180 runder noe som kan tolkes som at den beregner antall turer og inntjening for drosjer tilknyttet de to sentralene i løpet av et halvt år.
En av forenklingene er som nevnt at modellen kun har to drosjesentraler, Den relative størrelse på sentralen i modellen gjenspeiler den relative størrelse som Bergen Taxi og Norgestaxi i Bergen hadde i oktober 2010.
En annen forenkling er at alle taxiturer er av samme varighet i gjennomsnitt, og denne varigheten er lik det som var gjennomsnittlig varighet for drosjeturer i Bergen i oktober 2010. Modellen tar hensyn til at etterspørselen efter drosjer varierer over dagen slik at det er flere turer om dagen enn på kveld og natt.
Gitt koblingen mellom kunder og biler i simuleringen beregner modellen også drosjenes inntjening basert på kostnadsforutsetninger tilpasset Norgestaxi’s drosjer. Det er liten grunn til å tro at det er store forskjeller i kostnadsnivået for de to største sentralene i Bergensmarkedet.
Kostnadene er beregnet ut fra at en drosje koster 300 000 kroner i anskaffelse og har en salgsverdi på 50 000 kroner ved utrangering. Med avskriving over 3 år og hvis vi ser bort fra renter, så utgjør dette en kapitalkostnad på 228 kroner per døgn. Sjåførlønn beregnes avhengig av innkjørt beløp og utgjorde 58,5 % av brutto inntekten til drosjen i 2010. Vi ser bort fra kostnader til drivstoff og vedlikehold samt administrasjon. Dermed forutsetter vi at disse kostnadene ikke vil variere avhengig av hvilken sentral drosjen er tilknyttet. Det betyr imidlertid at det ”resultatet” modellen beregner mer er å betrakte som et bidrag til disse utgiftene samt eventuelt overskudd for drosjen utover kostnadene til bil og sjåfør.
Drosjer betaler en avgift til sentralen de er tilknyttet og den beregnes forskjellig for drosjer tilknyttet Bergen Taxi og Norgestaxi. Denne forskjellen mellom sentralene er hensyntatt til i simuleringsmodellen. For Bergen Taxi antar vi at avgiften i 2010 var 270 kroner per dag.
Norgestaxi benytter en mer komplisert fastsettelse av sentralavgiften med en månedlig avgift på 6500 kroner pluss 4 % av omsetningen for drosjen. Simuleringene gir i gjennomsnitt en avgift per
For den første simuleringen viser vi resultater og gjennomsnittlig antall turer for drosjene per døgn som en kontroll på at modellen kan reprodusere situasjonen i Bergens drosjemarked slik det var i oktober 2010, som er den måneden tallene for antall biler og kostnader er hentet fra. *
Norgestaxis drosjer gjennomførte 591 000 turer i 2010. Dette gir 1619 turer per døgn for året og med 142 biler som var tilknyttet sentralen i oktober 2010 gir dette 11,4 turer per døgn i gjennomsnitt, mens modellen beregner et gjennomsnitt på 11.9 turer.
Kjører vi simulering uten forutsetningen om svake preferanser dvs uten at Bergen Taxi velges i de tilfellene distansen mellom drosje og kunde er lik for to biler fra forskjellig selskap, endres den beregnede fordelingen mellom sentralene i minimalt. Statistisk sett er endringen tilfeldig eller med andre ord ikke signifikant. Dette understreker at distanse er viktigst i modellens allokeringen av drosjer.
________________________________________________________________
Modellene benyttes i første omgang til å simulere virkninger av økt kjennskap og preferanse for Norgestaxi. Tanken er at kjennskap til Norgestaxi økes gjennom sterk markedsføring av selskapet. Dette er interessant ikke minst på bakgrunn av det ulike annonsevolumet selskapene allerede har i bergenske aviser.
I denne simuleringen deles kundene inn i to grupper slik at modellen fanger opp forskjell på telefonbestilling og gatemarkedet. Ved gatebestilling forutsettes det at kundene ikke har preferanse for drosjer tilknyttet én av sentralene. Kun der det er samme distanse til to biler fra ulik sentral vil Bergen Taxi bli foretrukket. Dette er i tråd med gjeldende praksis at kundene velger den første bilen i rekken på
kjennskap fører til at andelen av telefonbestillingene som rettes mot Norgestaxi økes fra 22.3% til 25 %.
Vi ser av at når Norgestaxis andel av telefonbestillingene øker, øker også selskapets og drosjenes resultater. Resultatmarginen er imidlertid fremdeles lavere enn for Bergen Taxi. Dette kan følge av variasjonene i reiselengdene ved at simuleringen i disse kjøringene gir ulik lengde på turene for drosjer fra de to selskapene. Som påpekt over så vil turlengden være normalfordelt rundt et gjennomsnitt på 20 minutter med tilhørende variasjon i inntjening per tur. Noe av forskjellen kan også følge av den gjennomsnittlig høyere avgift til sentralen for Norgestaxi som endatil overvurderes noe i modellen.
Antall turer per taxi per døgn blir tilnærmet lik på tross av at Bergen Taxis biler oftere har kortere distanse til kunden i gatemarkedet.
Vi ser at mens den valgte økning i kjennskapet til Norgestaxi øker deres andel av telefonbestillingene med 12% gir det en økning i bruttomarginen på 3,5% og i antall turer per bil per døgn på 5%.
I Bergensmarkedet i oktober 2010 var, når vi ser bort fra de små sentralene slik vi gjør i simuleringsmodellen, Bergen Taxi størst med 448 drosjer eller 76 % mot Norgestaxis 142 drosjer. I den neste simuleringen endrer vi størrelsesforholdet mellom sentralene til 50/50 og kjører simuleringer for et halvt år eller 180 dager som før.
Dersom selskapene har like mange løyver og kundene ikke har preferanser for det ene selskapet vil begge selskapene oppnå en inntjening på rundt 935 000 kroner slik tabellen viser. Profittmarginen vil vær noe lavere for biler tilknyttet Norgestaxi på grunn av forskjellen i avgift til sentralen. Men som nevnt overvurderes den forskjellen noe i modellen.
Dersom kundene har svak preferanse for Bergen Taxi slik at de fremdeles velger drosjer fra denne sentralen når avstanden til drosjene er identisk, så vil inntjeningen i Bergen Taxi naturlig nok bli større selv om selskapene er like store. Forskjellen i resultatmargin mellom kolonne 4 og 7 , følger av både preferanse for Bergen Taxi og beregnet høyere sentralavgift i Norgestaxi.
I tillegg til å utjevne størrelsen mellom selskapene i forhold til situasjonen i oktober 2010, simulerer vi også tilfellet der selskapene prøver å differensiere seg gjennom å styrke tilstedeværelsen i enkelte områder. Dermed reduseres sannsynligheten for at drosjer fra forskjellig selskap konkurrerer om samme kunde. I tabellen viser vi resultatene fra denne simuleringen.
Vi sammenligner dette med situasjonen hvor bilene fra hvert selskap er jevnt fordelt i markedet slik som i figuren på side 19 hvor drosjer fra de ulike selskapene overlapper hverandre geografisk og dermed konkurrerer direkte. Med samme størrelse har da selskapene samme antall drosjer og begge dekker hele markedet.
Geografisk spesialisering vil være fordelaktig for begge selskaper, men med svake preferanser for det mest kjente selskapet vil differensiering være til størst fordel for nummer to selskapet. Vi ser at bruttomarginen for Norgestaxi vokser med 14,8% ved slik geografisk differensiering, mens Bergen Taxi øker sin profittmargin med 6,6%.
Det siste forhold vi refererer her er simulering med faste kontrakter. Faste kontrakter utgjorde i oktober 2010 14,3 % av inntektene i Bergensmarkedet. Vi gjennomfører simuleringer med faste kontrakter for å få en indikasjon på om det vil være plass til to konkurrenter med volumet av fastkontrakter høsten 2010.
Vi forutsetter at kundene som kjøres innenfor de faste kontrakter har samme etterspørselsmønster som andre kunder som velger telefonbestilling. Dette er en nødvendig forenkling i simuleringsmodellen. Videre modellerer vi kundene på faste kontrakter som kunder med sterk preferanse for det selskapet som er tildelt kontrakten.
Det betyr at faste kontrakter modelleres ved at andelen av telefonkundene som preferer et bestemt selskap fremfor det andre øker når dette selskapet har de faste kontraktene. I første omgang holder vi fast på at 60 % av kundene i markedet bestiller per telefon og at 20 % av disse har preferanse for Norgestaxi mens de resterende 80 % har preferanse for Bergen Taxi. Deretter simulerer vi virkningen av at Norgestaxi får faste kontrakter slik at andelen av telefonkundene som bestiller hos Norgestaxi økes. Gatemarkedet opprettholdes med 40% av turene i alle simuleringene.
Vi kjørte noen simuleringer hvor vi økte antall drosjer tilknyttet Norgestaxi. Det ble nødvendig å gi Norgestaxi 20 % flere drosjer for å unngå mangel på drosjer til kontraktskjøringen i alle de 180 kjøringene.
Videre endret vi fordeling av de 590 drosjene mellom selskapene til 50/50 og 60/40 med Bergen Taxi som størst. I begge tilfeller kunne Norgetaxi håndtere opp til 100 % av de faste kontraktene uten at de fikk problemer med å oppfylle kontraktene. Med en slik fordeling ville det være to mulige anbydere for alle kontraktene i dagens marked.
Resultatene av de simuleringene er gjengitt i Cai (2011:35).
I hovedrapporten om simuleringsmodellen (Cai, 2011) presenteres ytterligere simuleringer som ikke er tatt med her.
Drosjenæringen har historisk vært sterkt regulert i de fleste land. Reguleringsformene er oftest langt fra optimale, men trenden mot mer deregulering i mange land har i flere tilfeller gitt høyere istedenfor lavere takster og indikatorer på servicekvaliteten viser svært blandede resultater. Det eksisterer en betydelig teoretisk litteratur om optimal regulering av drosjenæringen og hovedresultatene fra denne litteraturen syners å tyde på at regulering i en eller annen form vil være nødvendig for å nå et samfunnsøkonomisk optimum**. På den annen side vil en slik optimal regulering kreve at reguleringsmyndighetene har informasjon de vanligvis ikke har og heller ikke lett ville kunne skaffe seg.
En sterkt forenklet modell.
Teoretiske analyser vil kunne gi veiledning til myndighetene i valg av reguleringsregime. De teoretiske analysene baserer seg imidlertid på mange svært forenklende forutsetninger som kan begrense validiteten av resultatene.
______________________________________________________
*Dette er et popularisert sammendrag av Brunstad, Jörnsten og Strandenes (2012).
I dette kapitlet skal vi gi et riss av hovedresultatene fra denne forskningen. Vi tar utgangspunkt i fremstillingen i Brunstad (1990 og 1991), siden det siste publiserte arbeidet vi kjenner til, Yang og Yang (2011), bruker den samme teoretiske modellen, og de fleste andre arbeidene bruker modeller som kan tolkes som spesialtilfeller av denne.
Modellen er i hovedtrekk som følger. Drosjeturer ses på som et homogent produkt av en gitt (konstant) varighet og lengde. Kostnadsstrukturen i selve drosjedriften er forenklet til en konstant kostnad per tidsenhet. Den konstante kostnaden innbefatter alle relevante kostnader så som avskrivning og vedlikehold på drosjene,
drivstoffutgifter, utgifter til sentral, og alternativlønn* til drosjeeier. Drosjene tenkes knyttet til en sentral som enten kan være et kooperativ drevet av drosjeeierne med en konstant kostnad per tilknyttet drosje, eller en tjeneste levert utenfra til en konstant pris.
Etterspørselen avtar med økende drosjetakst** og økende ventetid***. Ventetiden avhenger av positivt av utnyttelsesgraden av drosjeparken, dvs. hvor stor andel av tilgjengelige drosjer som kjører med kunde, og eventuelt av markedets størrelse, dvs. hvor mange som etterspør drosje. Hvorvidt ventetiden påvirkes negativt eller positivt av størrelsen på etterspørselen avhenger av systemet som kobler sammen ventende drosjekunder og ledige drosjer.
_______________________________________
*Med alternativlønn menes inntekt for drosjeeier inklusive lønnskostnader for ansatte sjåfører på et nivå tilsvarende beste alternative beskjeftigelse.
** Illustrert ved den fallende kurven i figuren
*** Illustrert ved skiftene i kurven
Brunstad (1990 og 1991) modellerte dette som en såkalt matching- eller koblingsfunksjon mellom køen av ventende kunder og køen av ledige drosjer. Dersom denne koblingsfunksjonen er skalauavhengig*, så vil ventetiden bare avhenge av drosjenes utnyttelsesgrad. Hvis koblingsfunksjonen viser stigende skalaavkastning**, vil ventetiden i tillegg synke med størrelsen på etterspørselen, mens det motsatte vil være tilfelle ved synkende skalaavkastning***.
Tidligere arbeider som Douglas(1972) og Beesley og Glaister (1983) modellerte ventetiden som proporsjonal med den inverse til antall ledige drosjer. Dette vil være et spesialtilfelle av det foregående hvis koblingsfunksjonen har sterkt stigende skalaavkastning§. Køsystemer oppviser ofte stigende skalaavkastning, men det eneste forsøket som vi kjenner til på å estimere en slik funksjon for drosjemarkedet, fant ikke signifikant stigende skalaavkastning (Schroeter 1983) §§. Schroeters arbeid gjaldt imidlertid drosjemarkedet i en såpass stor by som Minneapolis og det kan være god grunn til å tro at funksjonen kan vise stigende skalaavkastning for mindre markeder, som Bergensmarkedet.
Under disse forutsetningene vil betingelsen for samfunnsmessig optimum* være:
1. Den marginale nyttegevinst i form av redusert ventetid for kundene, T, skal være lik kostnaden ved å sette en drosje, N, til i drift, og
2. Taksten for en kjøretur, p, skal være lik verdien av den ekstra ventetiden, qT, som en ekstra kjøretur, X, påfører kundene.
Denne ekstra ventetiden vil bestå av to komponenter, en kapasitetsutnyttelseseffekt som skyldes at en ekstra kjøretur krever høyere kapasitetsutnyttelse av drosjeparken, og en skalakomponent som vil være negativ, positiv eller null avhengig av om koblingsfunksjonen har stigende, synkende eller konstant skalaavkastning**.
Dersom det er konstant skalaavkastning vil skalakomponenten være null, og dermed vil 1 og 2 også bety at samfunnsøkonomisk optimum skal innebære null profitt slik at drosjene akkurat får dekket sine kostnader inklusive normal eierinntekt, men ikke mer. Dersom det er stigende skalaavkastning vil den optimale taksten ifølge 2 ikke være tilstrekkelig til å dekke de optimale kostnadene ifølge 1. Dermed vil det samfunnsøkonomiske optimum kreve subsidiering av drosjenæringen***.
_________________________________________
*
Samfunnsøkonomisk optimum vil i denne modellen ikke bli nådd uten regulering. Se figuren som viser situasjonen i drosjemarkedet når vi har forutsatt at det er konstant skalaavkastning i koblingsfunksjonen*.
Den heltrukne kurven er en såkalt isoprofitt kurve som viser alle kombinasjoner av takst per tur (P) og antall drosjer i drift (N) som gir null profitt. For lavere takst enn Pminvil det ikke være lønnsomt å kjøre drosje selv om man er helt alene i markedet. Heves så taksten gradvis vil det bli plass for flere og flere drosjer i markedet inntil kurven når et maksimum. Etter dette punktet vil etterspørselen bli så lav at antall drosjer må reduseres for å holde lønnsomheten oppe. Ved Pmax er taksten så høy at det ikke lenger er noen etterspørsel etter drosjeturer. De stiplede kurvene er isoprofittkurver for positive og suksessivt stigende profittnivåer per drosje. I MO nås den maksimale profitt per drosje.
Siden driftskostnader er antatt konstante og uavhengige av antall turer, vil dette også være den kombinasjon av antall drosjer og takstnivå som vil maksimere total profitt for et uregulert monopolforetak.
I praksis er det vanskelig å tenke seg en drosjesentral hvor ikke taksten er lik for alle som er tilknyttet sentralen. Heller ikke i et system basert på praiing på gaten er det noe incentiv til å underby hverandre for å kapre kunder, siden kunden bare kommer i kontakt med en drosje av gangen. På drosjeholdeplasser vil det kunne være det, men køavvikling på drosjeholdeplasser er som regel basert en implisitt forståelse av at det er et FIFO prinsipp** som gjelder.
En må derfor anta at uten regulering vil det være en tendens til at taksten blir satt opp dersom dette gir høyere inntekter per drosje. Det vil være tilfelle i punktet SO. I dette tilfellet vil derfor drosjeeierne sette opp taksten. Men dette vil føre til positiv profitt som i neste omgang vil føre til etablering av flere drosjer i markedet. Dette vil pågå inntil man når topp-punktet på null isoprofittlinjen i figuren. Det vil være punktet FK som representerer frikonkurranselikevekten dersom hverken takster eller løyver er regulert. I forhold til det samfunnsøkonomiske optimum er nå taksten for høy og det er for mange drosjer i drift slik at det blir for lav utnyttelse av drosjeparken.
________________________________________
*Denne figuren tilsvarer figur 2 i Brunstad (1990, s. 22) og figur 4 b i Yang og Yang (2011, s.711)
**«First in, first out»
Når antall drosjer og taksten er bestemt vil også antall turer, X, og drosjenes utnyttelsesgrad, dvs. hvor stor andel av tiden de kjører med passasjer, U, være bestemt.
Istedenfor å tegne isoprofitt kurvene i et N, P diagram kan vi tegne dem i et X, U diagram. For konstant skalaavkastning vil situasjonen se ut som i figuren til venstre*.
Den heltrukne kurven representerer igjen null profitt. Så både uregulert frikonkurranse og det samfunnsøkonomiske optimum må ligge på denne kurven. Kurven begynner i punktet Umin. Det er den lavest tenkelige utnyttelsesgraden for drosjeparken og vil være det punktet hvor det er mulig å ta ut den maksimale taksten som er forenlig med kostnadsdekning, dvs. Pmaxi figuren til forrige side.
Etterhvert som vi beveger oss fremover på nullprofittkurven i figuren til venstre, vil drosjeparkens utnyttelsesgrad stige og det vil bli plass til flere drosjer i markedet. Flere drosjer bidrar isolert til at det kan gjennomføres flere drosjeturer, mens den høyere utnyttelsesgraden og dermed lengre ventetid bidrar isolert sett til å dempe etterspørselen.
For konstant skalaavkastning vil det samfunnsøkonomiske optimum tilsvare det maksimale antall drosjeturer som er mulig uten subsidiering av drosjenæringen, men uregulert frikonkurranse vil innebære en lavere utnyttelse av drosjeparken og dermed færre drosjeturer, selv om det er flere drosjer i drift. I figuren til høyre har vi tegnet inn en tilsvarende nullprofittkurve som den stiplede kurven EE.
Frikonkurranselikevekten medfører lavere utnyttelse av drosjeparken og dermed kortere ventetid og tilsvarer derfor en høyere etterspørselskurve enn det samfunnsmessige optimum. Frikonkurranselikevekten vil derfor ligge på den bakoverbøyde delen av EE kurven.
__________________________________________
*Denne figuren tilsvarer figure 5 b i Yang og Yang (2011, s.711)
Dersom det er konstant skalaavkastning i koblingsfunksjonen vil ventetiden være uavhengig av nivået på etterspørselen, men selvsagt fortsatt avhenge av utnyttelsesgraden for drosjene. Monopoltilpasningen, MO, vil være ved den samme utnyttelsesgrad som det samfunnsøkonomiske optimum, SO*, mens frikonkurransetilpasningen, FK, vil ha en lavere kapasitetsutnyttelse.
I figuren til høyre betyr det at etterspørselskurven for monopol vil være den samme som for samfunnsøkonomisk optimum. Den tilsvarende grenseinntektskurven er tegnet inn som kurven merket MR. Vi ser at monopolløsningen vil tilsvare punktet merket MO i begge figurene. MO ligger til venstre for nullprofittkurven EE og representerer positiv profitt utover normal eierinntekt.
______________________________________________________
*Dette følger av førsteordensbetingelsene for profittmaksimum.
Dersom det er stigende skalaavkastning i koblingsfunksjonen vil ventetiden ikke bare avhenge av drosjeparkens utnyttelsesgrad, U, men også avta med stigende antall drosjeturer, X, jfr. side 31. Dermed vil det samfunnsøkonomiske optimum kreve en tilpasning hvor drosjene ikke får dekket sine kostnader, og monopoltilpasningen vil tilsvare en lavere utnyttelsesgrad enn det samfunnsøkonomiske optimum.
Sammenhengene vil da bli som i figurene* over, hvor SO ligger på en isoprofittkurve uten full kostnadsdekning, dvs. den stiplede kurven utenfor den heltrukne isoprofittkurven i figurene, og MO ligger til venstre for SO i figuren til høyre.
Her ser vi at det samfunnsøkonomiske optimum ligger på isokostkurver som representerer negativ profitt, dvs. overskudd under normal eierinntekt.
Frikonkurranseløsningen vil som før ligge i toppunktet på nullprofittkurven i figuren til høyre og på den stigende delen av nullprofittkurven i figuren til høyre. En eventuell nest best løsning, SB, hvor vi pålegger kostnadsdekning vil ligge i toppunktet på nullprofittkurven i figuren til høyre og dermed på stigende delen av nullprofittkurven i figuren til venstre.
optimumsbetingelsene, mens uregulert frikonkurranse ikke vil oppfylle noen av betingelsene. Om vi isteden sikter mot en nest best løsning, dvs. det beste samfunnsøkonomiske resultatet som er forenlig med kostnadsdekning, vil den andre av optimumsbetingelsene erstattes av et nullprofitt krav, dvs. krav om normal eierinntekt.
Dette vil oppfylles av uregulert frikonkurranse, men ikke av uregulert monopol.
_______________________________________
*Disse figurene tilsvarer figur 4a og 4b i Yang og Yang (2011, s.711)
Samfunnsøkonomisk optimalitet krever altså regulering og eventuelt også subsidiering. I denne forenklede modellen vil vi kunne nå samfunnsøkonomisk optimum, SO, eller i det minste nest best løsningen, SB, ved å regulere taksten, P, og tillate enhver som oppfyller objektive krav til å kjøre drosje å etablere seg i markedet. Settes taksten lik PSOeller PSB vil fri etablering sørge for at profitten konkurreres bort, og vi vil få det maksimale antall drosjer i drift som er forenlig med kostnadsdekning inklusive normal eierinntekt til denne taksten.
Et monopol som stilles overfor en maksimumstakst lavere enn PMOmen høyere enn PFK, vil fremdeles bevege seg oppover den heltrukne kurven fra MO til FK avhengig av hvor lavt maksimaltaksten settes. For lavere maksimaltakst enn PFK, vil monopolet tvinges nedover nullprofittkurven. Også overfor et monopol vil det derfor være tilstrekkelig å regulere taksten for å nå det samfunnsøkonomiske optimum eller nest best løsningen, forutsatt at regulator har tilstrekkelig informasjon til å sette den riktige maksimaltaksten.
Det vil imidlertid regulator normalt ikke ha*.
I de større byene i Norge er det imidlertid fri prisdannelse, mens antall løyver er
figuren. Dette vil være lønnsomt inntil man når et toppunkt på en isoprofittkurve.
Dersom det ikke lenger er fri etablering vil takstene bli satt slik at vi dermed vil ende opp på den heltrukne kurven mellom FK og MO, avhengig av hvor mange løyver som gis. Et monopol vil ikke være interessert i å utnytte løyvene så lenge antall løyver er over NMO, og må i så fall tvinges til å gjøre det gjennom for eksempel kjørepliktbestemmelse, slik vi har i dag. I så fall vil taksten bli satt slik at vi havner på den heltrukne kurven mellom FK og MO. Slik løyveregulering med fri prisdannelse, som storbyene har, vil derfor gi for høy takst og for liten utnyttelse av drosjeparken i forhold til det som ville ha vært samfunnsøkonomisk optimalt selv om antall drosjer er det samme som i SO eller SB.
________________________
*Jfr. Beesley og Glaister (1983)
En av årsakene til markedssvikten er at det ikke kan være effektiv priskonkurranse når drosjene er knyttet til samme sentral. Det er vanskelig å tenke seg at drosjer knyttet til samme sentral skal kunne drive priskonkurranse mot hverandre. Når kunden bestemmer seg for å bestille drosje fra sentralen er valget gjort. Effektiv priskonkurranse krever derfor at det er flere sentraler.
Med flere sentraler vil det være en koblingsfunksjon for hver sentral som kobler innkommende kunder mot de drosjene som er knyttet til sentralen. Dersom det er konstant skalaavkastning i koblingsfunksjonen og heller ikke stordriftsfordeler i selve driften av sentralen, og hvis drosjeturer kan betraktes som et homogent produkt, kan de klassiske betingelsene for såkalt Bertrand konkurranse være oppfylt.
Selv bare med bare to aktører vil hver aktør ha et incentiv til å sette taksten ned for å tiltrekke seg en større markedsandel*. Med fullstendig homogene produkter vil den aktøren som har lavest pris tiltrekke seg hele markedet. Dermed vil prisen bli konkurrert ned til det oppnås akkurat kostnadsdekning med normal avkastning til drosjeeier. I et marked med to potensielle konkurrenter vil vi da stå igjen med at de deler markedet likt
oppfylt. Under de ovennevnte betingelsene kan dermed det samfunnsøkonomiske optimum nås uten regulering av taksten. Det er også unødvendig og kontraproduktivt med behovsprøving av løyver.
Siden det ikke vil være mulig å oppnå noen profitt utover normal avkastning til drosjeeier i likevektsløsningen, må vi imidlertid forutsette at det ikke er noen irreversible etableringskostnader§. Dersom det er etableringskostnader vil aktør nummer to ikke etablere seg med mindre det er mulig å oppnå en profitt som i alle fall kan dekke etableringskostnadene.
_________________________________________________________________
*Med konstant skalaavkastning vil ventetiden bare avhenge av drosjenes utnyttelsesgrad og ikke av antall turer hver av sentralene utfører. Begge aktørene vil derfor velge den kostnadseffektive utnyttelsesgraden.
**Det vil følge av forutsetningen om homogene produkter. Så lenge kundene ikke har noen preferanser for den ene eller andre av konkurrentene er det rimelig å anta at de fordeler seg likt mellom dem.
***Se Tirole (1988 s. 209ff)
§Dersom det eksisterer slike etableringskostnader vil den potensielle utfordrer lide tap ved å etablere seg og den potensielle konkurransen vil dermed ikke være reell.
Dersom det er stigende skalaavkastning i koblingsfunksjonen blir situasjonen mer komplisert.
Når sentralene tiltrekker seg flere kunder eller mister markedsandel, vil effektiviteten i koblingen mellom innkommende kunder og ledige drosjer bli påvirket. Gjennomsnittlig ventetid vil bli mindre og koblingen mer effektiv jo større markedsandel sentralen har.
Dermed blir forventet ventetid mindre dersom kunden ringer den største sentralen. Med stigende skalaavkastning og uregulerte markeder vil resultatet sannsynligvis bli at vi får en dominerende sentral, men den vil til en viss grad bli begrenset i muligheten til å utnytte monopolsituasjonen av potensiell konkurranse fra nyetablerere. Og selv om vi har to sentraler med like mange drosjer, vil de ikke kunne kopiere nestbest løsningen med bare én sentral fordi koblingsprossessen ville være mindre effektiv, siden den minimale kostnaden per tur, som er kostnad per tidsenhet dividert med drosjenes utnyttelsesgrad, nå vil være høyere hvis vi har to sentraler som deler markedet, enn hvis vi bare har en sentral i markedet. Det som vinnes i økt priskonkurranse går altså delvis tapt i mindre effektiv kobling mellom ledige drosjer og ventende kunder. Hvor stort dette effektivitetstapet er, avhenger av graden av stordriftsfordeler. Dersom stordriftsfordelene
Kvantumsbegrensninger vil hemme priskonkurransen. Her vil i tillegg forholdene være slik at jo større den nest største konkurrenten er, jo mindre rom vil det være for å ta ut profitt for den største. En stor sentral med mange små konkurrenter vil kunne gi et resultat som minner om markedsformen «dominerende bedrift med følgere».
Dette synes å antyde at det kan være fornuftig å sette et tak på den største sentralens markedsandel. I mellomstore byer vil markedets sannsynligvis være for lite til at det er plass til mange aktører uten at koblingseffektiviteten blir betydelig redusert. Det er derfor også viktig at den neststørste aktøren får en markedsandel som blir stor nok til at den kan representere en seriøs utfordring for den største.
____________________
*Se Schroeter (1983)
I de siste 20 år er det gjort flere sammenligninger av erfaringene med deregulering av drosjemarkedene der hvor det er foretatt endring i reguleringene eller tilnærmet full deregulering. Vi har derfor basert oss på disse studiene og ikke gjort ny innsamling av informasjon om slike markedsendringer.
Våre resultater passer med Longva et. al. (2010) gjennomgang av erfaringer med deregulering i Sverige og Nederland. De sammenligner takstene i de skandinaviske hovedstadsmarkedene Stockholm, Oslo og København efter deregulering av prissetting og etablering i Stockholm, deregulering av prissetting i Oslo og fortsatt regulering av både etablering og pris i København. Deres sammenligning av drosjepriser i august 2008 for standardreise på 15 km og 10 minutters varighet viste at prisnivået var lavere i København som har etableringsbegrensning og prisregulering, enn i Stockholm hvor både etablering og prisfastsettelse er fri. Københavns prisnivå var også lavere enn i Oslo hvor etableringsbegrensningen består, men hvor prisene ikke lenger er regulert. Dette resultatet er i tråd med den teoretiske analysen i kapitel 4 hvor vi argumenterer med at priskonkurranse ikke oppstår ved deregulering av taxinæringen.
Longva et. al (2010) påpeker også at erfaringene fra dereguleringen viser at det å gi prisinformasjon til kundene ikke er trivielt. Utfordringene med å gi sammenlignbar prisinformasjon til kundene bekreftes også av kundeundersøkelsen i Bergensmarkedet i
Betydningen av god og enkel prisinformasjon kan illustreres ved et eksempel fra Lund i Sverige.
Lund er en forholdsvis liten by på 100 000 innbyggere. Her opererer det seks større drosjeselskap og et antall mindre. Konkurransen er hard. Selskapet TaxiLund har innført ett fastpris system i et sonesystem i Lund og omegn. Når kunder ringer sentralen til TaxiLund og bestiller bil får de spørsmålet fra telefonisten hvor de skal reise og mottar da fra sentralen opplysning om fastpris og hvor mange minutter de må påregne innen bilen kommer. TaxiLund vokste på kort tid fra 2 til 30 drosjer. Veksten i dette selskap kan dels, bestå av at de åpnet for en ny kundegruppe som tidligere ikke brukte drosje, dels av at det enkle systemet med faste priser gjør det mulig å betale reisen allerede ved start slikt at det ikke er noen usikkerhet om hva prisen for turen tilslutt blir.
Dette eksemplet styrker antagelsen fra OECD’s konkurransekomité om at priselastisteten i drosjemarkedet er større enn aktørene i markedet antar, og større enn estimater på priselastisitet i analyser med taksameterbasert prisberegning. (OECD 2007a: 193)
Omforming av holdeplassene slik at drosjene kan kjøre ut uavhengig av hverandre slik det for eksempel er mulig ved Jernbanestasjonen i Bergen eller eventuelt separate køer for drosjer fra hvert selskap, vil legge forholdene til rette for passasjerer som ønsker å utnytte forskjeller i priser mellom sentralene. Slike separate køer for drosjer fra de ulike selskapene behøver ikke nødvendigvis skje ved endret fysisk utforming av holdeplassene så sant bilene kan passere foranstående biler. Det kan ordnes ved et kølappsystem hvor kundene velger sentral ved valg av kølapp fra en automat slik det i dag skjer som ved større holdeplasser som jernbane- og flyplass i Skåne i Sverige.
Videre påpeker Longva et. al (2010) med referanse til ECON (2009) at flere sentraler i Oslo markedet ikke har ført til reell konkurranse hverken i telefonmarkedet for enkeltreiser eller i kontraktsmarkedet. Drosjer tilknyttet de nye små sentralene tar primært kunder på holdeplassene og i gatemarkedet, mens Oslo Taxi dominerer i markedet for telefonbestillinger og faste langsiktige avtaler. Dette er i tråd med hva vi fant om Bergen Taxi’s posisjon i Bergensmarkedet fra gateintervjuene som ble referert i kapital 2 ovenfor.
Simuleringsmodellen i kapitel 3 viser også betydningen av størrelsen på konkurrerende sentraler både for lønnsomheten til den minste sentralen generelt og for konkurransen i kontraktsmarkedet. Dette er også i tråd med argumentasjonen fra ECON (2009) i deres analyse av Oslomarkedet.
Regulering og endringer i reguleringer i de ulike landene varierer sterkt. De fleste land deriblant Danmark har fremdeles full kontroll med antall drosjer og sentraler samt prisregulering. Den korte gjennomgangen nedenfor baserer seg hovedsakelig på Bekken og Longva (2003) og OECD (2007 a og b).
Utenfor Europa har USA og Canada gjennomført deregulering.
Reguleringsmyndighetene sitter lokalt og graden av deregulering varierer fra sted til sted.
Schaller (2007) analyserer effekter av etableringsregulering og service kvalitet i 43 ulike områder i USA og Canada. Sammenligning av de ulike markedene viser ifølge Schaller (2007) at gatemarkedet står overfor overetablering med kvalitetsreduksjon der etableringskontroll fjernes, men finner ikke samme effekt i markeder hvor drosjer neste utelukkende bestilles per telefon. New Zealand har også deregulert drosjemarkedene og det med enhetlige regler over hele landet, dog med regional oppfølgning av drosjenæringen. New Zealand skiller heller ikke mellom bestillingsdrosjer og gatedrosjer.
reguleringsmyndighet og reguleringen varierer, men for eksempel i Bern er det både fri etablering og frie priser
Fri etablering i de øvrige landene har ført til sterk økning i antall drosjer. Også for Norge er antall drosjer i områdene med fri prisfastsettelse økt, men dette skjer gjennom tildeling av flere løyver i storbyene.. Generelt steg takstene rett efter dereguleringen for deretter å stabilisere seg (Sverige og Norge) med unntak av Nederland hvor prisene først steg og så falt. Fri etablering har gitt flere uavhengige små tilbydere. Både i Sverige og i Nederland fikk ulik utvikling i sentrale og spredtbygde strøk ved at antallet aktører er økt og gjennomsnittsstørrelsen på selskapene er redusert i sentrale strøk, mens tilbudet i spredtbygde strøk heller er blitt mer konsentrert.
____________________________________________________________
* ECMT – European Conference of Ministers of Transport
Bekken og Longva (2003) oppsummerer resultatene av gjennomgangen av dereguleringen i Irland, New Zealand, Sverige Nederland, USA, Canada og Norge i følgende hovedfunn:
• Kvalitetskrav blir viktigere når etablering eller prisfastsettelse frigis. De steder hvor kvalitetskravene ikke ble innført sammen med dereguleringen er kvalitetskravene kommet til senere.
• Takstene faller ikke nødvendigvis ved fristilling av prisfastsettelsen. Prisene har tvert imot en tendens til å øke og bli mer differensierte. Det skjer spesielt der konkurransen er liten som på holdeplasser og i spredtbygde strøk. Stigningen kan skyldes at prisene var regulert lavt i utgangspunktet. Hovedgevinsten er nye fastpris tilbud, samt at prisene er høyere i perioder med høy efterspørsel i forhold til tilbudet. Dette gir incentiver til økt tilbud i rush perioder.* Prisinformasjon og andre tiltak som styrker kundenes posisjon kan dermed øke konkurransen.
• Etableringen øker ved deregulering og øker mest i tettbygde strøk. Ventetiden for kundene reduseres. Etablering skjer i gatemarkedet unntatt der hvor tilknytning til
• Kvaliteten må overvåkes uavhengig av reguleringsregime og ikke spesielt knyttes til deregulerte drosjemarkeder.
____________________________________________________________
* Det er kjent at tilbudet under regulering kan være lavt i rushtiden. Jfr. Vedlegget med oppslag i Bergens Tidende den 16 november 2011.
(1) Restricting the number of taxis
Restrictions on entry to the taxi industry constitute an unjustified restriction on competition.
Regulatory capture frequently means that these restrictions lead to large transfers from consumers to producers, economic distortions and associated deadweight losses.
There are no widely accepted models of “optimum” taxi supply to guide regulators’ decision-making.
(2) Taxi reform and equity issues
Although entry restrictions are often justified on equity grounds there is no evidence that drivers fare better in restricted markets. On the other hand, higher prices and lower availability disproportionately affect low income consumers of taxi services
No evidence to suggest that taxi driver incomes are higher in markets with restrictive entry conditions. Rather, the monopoly rents that accrue due to these restrictions appear to be appropriated solely by licence owners
restricted markets.
(5) Quantity vs. quality regulation
Removing entry restrictions does not imply removing quality based regulation.
Indeed, supportive regulation is a precondition for fully achieving the potential benefits of adopting an open entry policy. That said, remaining regulatory arrangements must not unduly inhibit the development of innovative service offers and industry models.
Kilde: OECD (2007a: 7-10)
Bestillingsmarkedet og holdeplass- gatemarkedet for drosjer gir som diskusjonen ovenfor antyder ulike utfordringer for organiseringen av drosjenæringene. Dabera (2007) gjennomgår tre ulike regulatoriske reaksjoner på organiseringen og reguleringen av drosjenæringen som følge av at telefonbestilling er blitt sterk forenklet gjennom større telefondekning spesielt gjennom mobiltelefonutbredelsen.
Han sammenligner endringene i reguleringen i London, New York og Paris. I London og New York foregår en stor del av turene med drosjer som må forhåndsbestilles (Private hire Vehicles). I gatemarkedet opererer separate selskap hvor kundene kan stoppe drosjene på gaten eller ta dem fra drosjeholdeplasser og etterhvert også ringe efter, men uten muligheter for forhåndsbestillinger.
Reguleringen av de to markedene er forskjellig i de tre byene. I London er det fritt å etablere seg i markedet både for biler tilknyttet forhåndsbestilte drosjetjenester og for gatedrosjer, mens i Paris fikk gatedrosjene utvidet sitt monopol til å omfatte
Dabera (2007) påpeker for det første at reguleringen av bestillingsdrosjene og gatedrosjene vil være forskjellig. Gatedrosjene vil på grunn av asymmetrisk informasjon ikke ha priskonkurranse selv om etableringen skulle bli frigitt. I bestillingsmarkedet vil det være oligopol mellom sentralene på grunn av stordriftsfordeler i sentralen. Bekken (2007) påpeker at det kan bli monopolmarkeder begrunnet med at sentralene har stordriftsfordeler. På mindre steder er dette spesielt relevant og sannsynligheten for monopol fremfor oligopol avhenger av styrken i stordriftsforedelene for sentraler.
Stordriftsfordeler i driften av sentralen uttømmes sannsynligvis relativt raskt. I så fall vil fri etablering av sentraler kunne øke priskonkurransen også på mellomstore steder.
Stordriftsfordeler i sentralens koblingsfunksjon vil imidlertid som vi påpekte over, kunne motvirke konkurranse.
For Norge er disse forskjellen av mindre betydning da Bergen som Paris har integrert tilbudet i gatemarkedet og bestillingsmarkedet.
Dessuten vil utbredelse av GPS og mobiltelefon påvirke skillet mellom telefontaxi og gatetaxi ved at passasjerer kan ringe eller sende sms til taxi også fra gaten og ved at GPS kan benyttes til å effektivisere allokeringen av biler. Dabera (2007). Figuren viser et eksempel på slik direkteallokering av drosjer, TaxiZapp, som er introdusert i Storbritannia.
Dessuten vil GPS sammen med kart og navigasjon fjerne mye av kunnskapskravet til taxisjåfører i gatemarkedet og dermed fjerne nok et etableringshinder.
Beesley, M. E. and S. Glaister (1983), “Information for Regulating: The Case of Taxis.”
Economic Journal, 93, September 1983, 594-615.
Bekken Jon Terje og Frode Longva (2003), Impact of Taxi market regulation, an international comparison, TØI report 658/2003, Tøi, Oslo
Bekken Jon Terje (2007), Experiences with (De-)Regulation in the European Taxi Industry, in ECMT (De-)Regulation of the taxi industry, Roundtable 133, Paris, OECD , 35-58.
Bergantino, A. S. and E. Longobardi (2000), The deregulatory process in the taxi industry: a critical appraisal. Società italiana di economia pubblica, Working papers, October 2000.
Brunstad, R. J. (1991), The taxi market – excess capacity and insufficient supply.
Discussion paper 11/91. Norwegian school of economics and business administration, December 1991.
Brunstad, R. J. (1990), ”Deregulering av drosjenæringen”,Sosialøkonomen, nr. 6 1990.
Cai, Hong (2012) , Competition in the Bergen taxi market. A simulation analysis,Master Thesis within Master of Science in Economics and Business Administration, Master in Energy, Natural Resources and the Environment, Bergen, Norwegian School of Economics.
Darbéra, Richard (2007) When the regulator acknowledges the existence of two distinct markets for taxi services, in ECMT (De-)Regulation of the taxi industry, Roundtable 133, Paris, OECD , p 117-150
De Vany, A. S. (1975), "Capacity Utilization under Alternative Regulatory Restraints: An Analysis of Taxi Markets." Journal of Political Economy, 83, January 1975, 83-94.
Douglas, G. W. (1972), "Price Regulation and Optimal Service Standards. The Taxicab Industry.” Journal of Transport Economics and Policy, 4, May 1972, 116-127.
Econ (2009) Drosjenæringen i Oslo – behov for flere løyver, Rapport 2009-098, Oslo, Econ Pöyry.
Kolesnyk, Svitlana og Ane Mengshoel (2011), Kartlegging av kunders bestillingsrutiner ved bruk av Taxi i Bergen, SNF rapport No 1/2011, Bergen, Samfunns og næringslivsforskning.
Konkurrenceredgørelsen (2008) ”Konkurrencen i taxierhvervet”, kapitel 3 i Konkurrenceredgørelsen 2008, Konkurrence- og Forbrukerstyrelsen, København http://www.kfst.dk/index.php?id=28370
Liston-Heyes, Catherine and Anthony Heyes (2007), Regulation of the Taxi Industry:
Some Economics Backgrounding, in ECMT (De-)Regulation of the taxi industry , Roundtable 133, Paris, OECD, 91-113
Longva, Frode, Oddgeir Osland, og Merete Dotterud Leiren (2010) Omregulering I drosjemarkedet – hvilke alternativ fines og hva blir konsekvensene? TØI rapport 1054/2010, Oslo
Lovdata (2010) Forskrift om takstbegrensning og maksimalpriser for løyvepliktig
drosjetransport med motorvogn. FOR-2010-09-30 1307
(http://www.lovdata.no/ltavd1/filer/sf-20100930-1307.html, besøkt 20120514)
McClenaghan, Rosemary (2010) TaxiZapp, http://www.galileo- masters.eu/index.php?anzeige=final10_uk.html (besøkt 20120106)
OECD (2007a) Taxi services competition and regulation, DAF/COMP(2007)42, http://www.oecd.org/dataoecd/49/27/41472612.pdf
OECD (2007b)(De)Regulation of the taxi industry,ECMT Round table # 133, Paris.
Schaller, Bruce (2007) “Entry controls in taxi regulation: implications of US and Cansdfian experience for taxi regulation and deregulation”, Transport Policy, 14, 490-
Yang, H. and T. Yang, "Equilibrium properties of taxi markets with search frictions”, Transportation Research Part B,45 (2011) 696-713.
